HDFS-HA集群配置
环境准备：
1. 将各个机器修改为静态IP，见主页第十四篇文章：Linux设置静态IP及Ping通百度
2. 修改主机名及主机名和IP地址的映射，见主页第十一篇文章：修改主机名，IP映射
3. 关闭防火墙，见主页第九篇文章：永久关闭防火墙
4. ssh免密登录，见主页第九篇文章：同上
5. 安装JDK，配置环境变量等，见主页第九篇文章：同上
规划集群：
| hadoopha101 | hadoopha102 | hadoopha103 |
| NameNode | NameNode | |
| JournalNode | JournalNode | JournalNode |
| DataNode | DataNode |
|
| ZK | ZK |
|
| ResourceManager | ||
| NodeManager | NodeManager | NodeManager |
部署集群
1. 集群规划
在hadoopha101、hadoopha102和hadoopha103三个节点上部署Zookeeper。
2. 解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/home/目录下。
（2）重命名apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz 为zookeeper。
（3）在zookeeper-3.5.7/安装目录下创建zkData。
（4）重命名/home/zookeeper/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg。
3. 配置zoo.cfg文件
（1）具体配置，修改dataDir为真实路径，添加红框中的内容。
（2）配置参数解读
Server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
B是这个服务器的IP地址；
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
4. 集群操作
（1）在/home/zookeeper/zkData目录下创建一个myid的文件。
（2）编辑myid文件。
在文件中添加与server对应的编号：如1
（3）拷贝配置好的zookeeper发到其他机器上。
并分别修改myid文件中内容为2、3
（4）分别启动zookeeper。
（5）查看状态。
配置HDFS-HA集群
（1）在opt目录下创建一个ha文件夹。
（2）将/home/hadoop/下的 hadoop目录拷贝到/opt/ha目录下。
（3）配置hadoop-env.sh。
（4）配置core-site.xml。
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mycluster</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop/data/tmp</value> </property> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop/data/tmp/jn</value> </property> </configuration>
（5）配置hdfs-site.xml。
<configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> <!-- 完全分布式集群名称 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <!-- 集群中NameNode节点都有哪些 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoopha101:9000</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoopha102:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoopha101:50070</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoopha102:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoopha101:8485;hadoopha102:8485;hadoopha103:8485/mycluster</value> </property> <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 关闭权限检查--> <property> <name>dfs.permissions.enable</name> <value>false</value> </property> <!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录--> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式--> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> </configuration>
（6）在其他两台机器上创建 /opt/下的ha目录，将用于分发。
（7）将配置好的hadoop环境分发到其他节点。
5 . 启动HDFS-HA集群
1. 在各个JournalNode节点上（/opt/ha/hadoop），输入以下命令启动journalnode服务。
2. 对其hadoopha101进行格式化。
如图所示：0即为格式化无误，1请查看配置文件是否出错。
3. 启动第一台机器的namenode。
4. 使用jps命令查看节点。
5. 在hadoopha102机器上同步第一台机器的元数据信息。
有两种方式同步： 1.在hadoopha102上使用如下图命令
2.将hadoopha101机器上的tmp目录拷贝到hadoopha102机器上。
6. 启动第二台机器的namenode。
7. 使用“hadoopha101:50070”命令在虚拟机浏览器查看web页面显示。
6. 在第一台机器上，启动所有datanode。
注意：1.开启datanode之前此处slaves文件要确保修改为主机名，且不能有多余空格。
2.ssh配置完成。如未配置请移步：Hadoop完全分布式的搭建详情修改slaves文件配置ssh免密
7. 将第一台机器切换为Active。
8. 查看是否Active。
6 配置HDFS-HA自动故障转移
1. 具体配置
（1）在hdfs-site.xml中增加。
<property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property>
（2）在core-site.xml文件中增加。
<property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoopha101:2181,hadoopha102:2181,hadoopha103:2181</value> </property>
2. 启动
（1）关闭所有HDFS服务：
（2）启动Zookeeper集群：
（3）初始化HA在Zookeeper中状态（此处格式化只格式化一次）：
（4）启动HDFS服务：
（5）在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode。
可以看到未切换前第一台机器为active，第二台机器为standby。
注意：如果发现第二台机器DFSZKFailoverController节点没有起来。则：
（1）先停止所有dfs节点。sbin/stop-dfs.sh
（2）分发/opt/ha/hadoop/etc/hadoop给第二三台机器。
scp -r /opt/ha/hadoop/etc/hadoop/ hadoopha102:/opt/ha/hadoop/etc/hadoop/
scp -r /opt/ha/hadoop/etc/hadoop/ hadoopha103:/opt/ha/hadoop/etc/hadoop/
（3）再启动所有dfs节点。sbin/start-dfs.sh
（6）如图节点就都没问题了。
（7）验证
现机器状态如第五步所示。
1、将Active NameNode进程kill。
2、查看是否进行了故障转移。
注意：可见第一台机器由于进程namenode被杀死直接网页找不到了，而同时第二台机器变为了active状态，这样就实现了自动故障转移，一旦active机器死机，自动故障转移就会将其他namenode机器变为active状态，实现自动故障转移。
YARN-HA配置
YARN-HA工作机制如图：
配置YARN-HA集群：
1. 环境准备（雷同以上hdfs配置）
（1）修改IP
（2）修改主机名及主机名和IP地址的映射
（3）关闭防火墙
（4）ssh免密登录
（5）安装JDK，配置环境变量等
（6）配置Zookeeper集群
2. 规划集群
hadoop102 |
hadoop103 | hadoop104 |
NameNode |
|
|
| JournalNode | JournalNode |
|
| DataNode | DataNode | DataNode |
| ZK |
|
|
ResourceManager |
ResourceManager |
|
| NodeManager | NodeManager |
|
3. 具体配置
（1）yarn-site.xml配置
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!--启用resourcemanager ha--> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--声明两台resourcemanager的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>cluster-yarn1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoopha101</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoopha102</value> </property> <!--指定zookeeper集群的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoopha101:2181,hadoopha102:2181,hadoopha103:2181</value> </property> <!--启用自动恢复--> <property> <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> <property> <name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value> </property> </configuration>
（2）同步更新其他节点的配置信息
4. 启动hdfs
（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动（如果hdfsha初始化过就不需要再次初始化了）：
bin/hdfs namenode -format sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有DataNode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
5. 启动YARN
（1）在hadoopha101中执行：
sbin/start-yarn.sh
（2）在hadoopha102中执行：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态，如图所示
注意：yarnha和hdfsha有一些不同，hdfs使用群起命令都可以直接起来，而在yarn中使用群起命令不会全部机器都起来，需要手动启动，例如第二步单独启动第二台机器resourcemanager。yarn中能打开上图网页即为活跃状态。
至此，HadoopHA搭建完毕。
